| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·智能车目标跟踪系统国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外现状 | 第11-13页 |
| ·国内现状 | 第13-14页 |
| ·智能车目标跟踪系统的方法 | 第14-18页 |
| ·物体识别的方法 | 第15-17页 |
| ·目标跟踪的方法 | 第17-18页 |
| ·智能车遥控的方法 | 第18页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 基于机器视觉图像处理的理论基础 | 第21-29页 |
| ·数字图像的理论基础 | 第21-25页 |
| ·数字图像的定义 | 第21-22页 |
| ·数字图像的分类 | 第22页 |
| ·数字图像的平滑处理 | 第22-24页 |
| ·图像的轮廓提取 | 第24-25页 |
| ·图像物体的模型建立 | 第25-27页 |
| ·颜色模型 | 第25-26页 |
| ·图像灰度化 | 第26-27页 |
| ·颜色直方图 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于双边滤波检测的 Mean-Shift 目标跟踪算法 | 第29-39页 |
| ·Mean-Shift 算法概述 | 第29页 |
| ·Mean-Shift 算法基本理论 | 第29-30页 |
| ·Mean-Shift 扩展 | 第30-32页 |
| ·基于双边滤波检测的 Mean-Shift 目标跟踪算法的改进 | 第32-37页 |
| ·被跟踪目标的数学模型建立 | 第32-33页 |
| ·基于双边滤波检测的 Mean-Shift 核函数窗口的确定 | 第33-34页 |
| ·Mean-Shift 算法的目标跟踪 | 第34-35页 |
| ·被跟踪目标和候选目标的相似性度量系数 | 第35页 |
| ·基于双边滤波检测的 Mean-Shift 目标跟踪算法的实现 | 第35-37页 |
| ·Mean-Shift 改进算法的过程 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 智能车遥控系统和目标跟踪系统设计 | 第39-56页 |
| ·智能车的硬件 | 第39-49页 |
| ·控制模块设计 | 第39-40页 |
| ·电机驱动模块设计 | 第40-46页 |
| ·蓝牙通讯模块设计 | 第46-49页 |
| ·智能车遥控系统 | 第49-52页 |
| ·三轴陀螺仪 | 第50-51页 |
| ·方向的算法 | 第51页 |
| ·软件实现 | 第51-52页 |
| ·智能车的目标跟踪系统 | 第52-55页 |
| ·目标跟踪系统的开发环境 | 第53页 |
| ·目标跟踪系统程序实现 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 系统实验 | 第56-59页 |
| ·Mean-Shift 改进算法的目标跟踪系统的实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
